Python协程：从yield/send到async/await
Python由于众所周知的GIL的原因，导致其线程无法发挥多核的并行计算能力（当然，后来有了multiprocessing，可以实现多进程并行），显得比较鸡肋。既然在GIL之下，同一时刻只能有一个线程在运行，那么对于CPU密集的程序来说，线程之间的切换开销就成了拖累，而以I/O为瓶颈的程序正是协程所擅长的：
多任务并发（非并行），每个任务在合适的时候挂起（发起I/O）和恢复(I/O结束)
Python中的协程经历了很长的一段发展历程。其大概经历了如下三个阶段：
- 最初的生成器变形yield/send
- 引入@asyncio.coroutine和yield from
- 在最近的Python3.5版本中引入async/await关键字
从yield说起
先看一段普通的计算斐波那契续列的代码：
def old_fib(n):
res = [0] * n
index = 0
a = 0
b = 1
while index < n:
res[index] = b
a, b = b, a + b
index += 1
return res
print('-'*10 + 'test old fib' + '-'*10)
for fib_res in old_fib(20):
print(fib_res)
如果我们仅仅是需要拿到斐波那契序列的第n位，或者仅仅是希望依此产生斐波那契序列，那么上面这种传统方式就会比较耗费内存。
这时，yield就派上用场了。
def fib(n):
index = 0
a = 0
b = 1
while index < n:
yield b
a, b = b, a + b
index += 1
print('-'*10 + 'test yield fib' + '-'*10)
for fib_res in fib(20):
print(fib_res)
当一个函数中包含yield语句时，python会自动将其识别为一个生成器。这时fib(20)并不会真正调用函数体，而是以函数体生成了一个生成器对象实例。
yield在这里可以保留fib函数的计算现场，暂停fib的计算并将b返回。而将fib放入for…in循环中时，每次循环都会调用next(fib(20))，唤醒生成器，执行到下一个yield语句处，直到抛出StopIteration异常。此异常会被for循环捕获，导致跳出循环。
Send来了
从上面的程序中可以看到，目前只有数据从fib(20)中通过yield流向外面的for循环；如果可以向fib(20)发送数据，那不是就可以在Python中实现协程了嘛。
于是，Python中的生成器有了send函数，yield表达式也拥有了返回值。
我们用这个特性，模拟一个额慢速斐波那契数列的计算：
def stupid_fib(n):
index = 0
a = 0
b = 1
while index < n:
sleep_cnt = yield b
print('let me think {0} secs'.format(sleep_cnt))
time.sleep(sleep_cnt)
a, b = b, a + b
index += 1
print('-'*10 + 'test yield send' + '-'*10)
N = 20
sfib = stupid_fib(N)
fib_res = next(sfib)
while True:
print(fib_res)
try:
fib_res = sfib.send(random.uniform(0, 0.5))
except StopIteration:
break
其中next(sfib)相当于sfib.send(None)，可以使得sfib运行至第一个yield处返回。后续的sfib.send(random.uniform(0, 0.5))则将一个随机的秒数发送给sfib，作为当前中断的yield表达式的返回值。这样，我们可以从“主”程序中控制协程计算斐波那契数列时的思考时间，协程可以返回给“主”程序计算结果，Perfect！
yield from是个什么鬼？
yield from用于重构生成器，简单的，可以这么使用：
def copy_fib(n):
print('I am copy from fib')
yield from fib(n)
print('Copy end')
print('-'*10 + 'test yield from' + '-'*10)
for fib_res in copy_fib(20):
print(fib_res)
这种使用方式很简单，但远远不是yield from的全部。yield from的作用还体现可以像一个管道一样将send信息传递给内层协程，并且处理好了各种异常情况，因此，对于stupid_fib也可以这样包装和使用：
def copy_stupid_fib(n):
print('I am copy from stupid fib')
yield from stupid_fib(n)
print('Copy end')
print('-'*10 + 'test yield from and send' + '-'*10)
N = 20
csfib = copy_stupid_fib(N)
fib_res = next(csfib)
while True:
print(fib_res)
try:
fib_res = csfib.send(random.uniform(0, 0.5))
except StopIteration:
break
如果没有yield from，这里的copy_yield_from将会特别复杂（因为要自己处理各种异常）。
asyncio.coroutine和yield from
yield from在asyncio模块中得以发扬光大。先看示例代码：
@asyncio.coroutine
def smart_fib(n):
index = 0
a = 0
b = 1
while index < n:
sleep_secs = random.uniform(0, 0.2)
yield from asyncio.sleep(sleep_secs)
print('Smart one think {} secs to get {}'.format(sleep_secs, b))
a, b = b, a + b
index += 1
@asyncio.coroutine
def stupid_fib(n):
index = 0
a = 0
b = 1
while index < n:
sleep_secs = random.uniform(0, 0.4)
yield from asyncio.sleep(sleep_secs)
print('Stupid one think {} secs to get {}'.format(sleep_secs, b))
a, b = b, a + b
index += 1
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [
asyncio.async(smart_fib(10)),
asyncio.async(stupid_fib(10)),
]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('All fib finished.')
loop.close()
asyncio是一个基于事件循环的实现异步I/O的模块。通过yield from，我们可以将协程asyncio.sleep的控制权交给事件循环，然后挂起当前协程；之后，由事件循环决定何时唤醒asyncio.sleep,接着向后执行代码。
这样说可能比较抽象，好在asyncio是一个由python实现的模块，那么我们来看看asyncio.sleep中都做了些什么：
@coroutine
def sleep(delay, result=None, *, loop=None):
"""Coroutine that completes after a given time (in seconds)."""
future = futures.Future(loop=loop)
h = future._loop.call_later(delay,
future._set_result_unless_cancelled, result)
try:
return (yield from future)
finally:
h.cancel()
首先，sleep创建了一个Future对象，作为更内层的协程对象，通过yield from交给了事件循环；其次，它通过调用事件循环的call_later函数，注册了一个回调函数。
通过查看Future类的源码，可以看到，Future是一个实现了__iter__对象的生成器：
class Future:
#blabla...
def __iter__(self):
if not self.done():
self._blocking = True
yield self # This tells Task to wait for completion.
assert self.done(), "yield from wasn't used with future"
return self.result() # May raise too.
那么当我们的协程yield from asyncio.sleep时，事件循环其实是与Future对象建立了练习。每次事件循环调用send(None)时，其实都会传递到Future对象的__iter__函数调用；而当Future尚未执行完毕的时候，就会yield self，也就意味着暂时挂起，等待下一次send(None)的唤醒。
当我们包装一个Future对象产生一个Task对象时，在Task对象初始化中，就会调用Future的send(None),并且为Future设置好回调函数。
class Task(futures.Future):
#blabla...
def _step(self, value=None, exc=None):
#blabla...
try:
if exc is not None:
result = coro.throw(exc)
elif value is not None:
result = coro.send(value)
else:
result = next(coro)
#exception handle
else:
if isinstance(result, futures.Future):
# Yielded Future must come from Future.__iter__().
if result._blocking:
result._blocking = False
result.add_done_callback(self._wakeup)
#blabla...
def _wakeup(self, future):
try:
value = future.result()
except Exception as exc:
# This may also be a cancellation.
self._step(None, exc)
else:
self._step(value, None)
self = None # Needed to break cycles when an exception occurs
预设的时间过后，事件循环将调用Future._set_result_unless_cancelled:
class Future:
#blabla...
def _set_result_unless_cancelled(self, result):
"""Helper setting the result only if the future was not cancelled."""
if self.cancelled():
return
self.set_result(result)
def set_result(self, result):
"""Mark the future done and set its result.
If the future is already done when this method is called, raises
InvalidStateError.
"""
if self._state != _PENDING:
raise InvalidStateError('{}: {!r}'.format(self._state, self))
self._result = result
self._state = _FINISHED
self._schedule_callbacks()
这将改变Future的状态，同时回调之前设定好的Tasks._wakeup；在_wakeup中，将会再次调用Tasks._step，这时，Future的状态已经标记为完成，因此，将不再yield self，而return语句将会触发一个StopIteration异常，此异常将会被Task._step捕获用于设置Task的结果。同时，整个yield from链条也将被唤醒，协程将继续往下执行。
async和await
弄清楚了asyncio.coroutine和yield from之后，在Python3.5中引入的async和await就不难理解了：可以将他们理解成asyncio.coroutine/yield from的完美替身。当然，从Python设计的角度来说，async/await让协程表面上独立于生成器而存在，将细节都隐藏于asyncio模块之下，语法更清晰明了。
async def smart_fib(n):
index = 0
a = 0
b = 1
while index < n:
sleep_secs = random.uniform(0, 0.2)
await asyncio.sleep(sleep_secs)
print('Smart one think {} secs to get {}'.format(sleep_secs, b))
a, b = b, a + b
index += 1
async def stupid_fib(n):
index = 0
a = 0
b = 1
while index < n:
sleep_secs = random.uniform(0, 0.4)
await asyncio.sleep(sleep_secs)
print('Stupid one think {} secs to get {}'.format(sleep_secs, b))
a, b = b, a + b
index += 1
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [
asyncio.ensure_future(smart_fib(10)),
asyncio.ensure_future(stupid_fib(10)),
]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('All fib finished.')
loop.close()
总结
至此，Python中的协程就介绍完毕了。示例程序中都是以sleep为异步I/O的代表，在实际项目中，可以使用协程异步的读写网络、读写文件、渲染界面等，而在等待协程完成的同时，CPU还可以进行其他的计算。协程的作用正在于此。